Дискретна модель відслідковування стану зносу на основі двошарового персептрону з нелінійними передавальними функціями, що навчається на розширеній генеральній сукупності з урахуван- ням похибок і зсувів у статистичних даних.

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorРоманюк, В.В.
dc.contributor.authorRomanuke, V.V.
dc.date.accessioned2015-12-21T21:12:23Z
dc.date.available2015-12-21T21:12:23Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractThere is presented a framework for tracking metal tool wear states discontinuously, when the states’ finite set has been statistically tied to the set of representative wear influencing factors. Range of wear states is presumed to be wholly sampled into those factors. The tracker is two-layer perceptron with nonlinear transfer functions. It is a static model, unlike evolutionary dynamic models of forecasting wear. Its identification starts with forming the initial finite general totality containing correspondence between influencing factors and each known wear state. Two-layer perceptron is then trained on an extended general totality, whose elements are sum of pure representatives and normal variates’ values in two terms. The first term models jitter inaccuracies and omissions in statistical data or measurements. The second term models possible shifts of wear influencing factors’ values in every state. The identification final stage is the input of two-layer perceptron is re-fed with the pure representatives for making sure that they have not been disassociated from the initially given wear states. It is said also about liable and easy realizability of the tracking model. When range of wear states embraces all practiced wears, the presented two-layer perceptron tracker will control metal tool object wear states with minimized error, ensuring negligibility of underuse or overuse of materials.uk_UA
dc.description.abstractПредставляється структура для дискретного відслідковування станів зносу металевого засобу, коли скінчен- на множина цих станів була статистично пов’язана з множиною репрезентативних факторів, що впливають на знос. Діапазон станів зносу вважається повністю розбитим за цими факторами. Відстежувачем є двошаровий персептрон з нелінійними передавальними функціями. Це — статична модель, на відміну від еволюційних динамічних моделей прогнозування зносу. Її ідентифікація починається з формування початкової скінченної генеральної сукупності, що містить відповідність між факторами впливу та кожним відомим станом зносу. Двошаровий персептрон далі на- вчається на деякій розширеній генеральній сукупності, чиї елементи є сумою чистих зразків і значень нормальних випадкових величин у двох доданках. Перший доданок моделює флуктуаційні похибки та пропуски у статистичних даних або вимірюваннях. Другий доданок моделює можливі зсуви значень факторів, що впливають на знос, у кожно- му стані. На завершальному етапі ідентифікації на вхід двошарового персептрону ще раз подаються чисті зразки для того, щоб упевнитися, що вони не були роз’єднані з початково представленими станами зносу. Також наголошено на ймовірній та легкій реалізованості такої моделі відслідковування. Коли діапазон станів зносу буде охоплювати усі види зносу, з якими зіштовхуються на практиці, представлений відстежувач на основі двошарового персептрону буде контролювати стани зносу об’єкта з металевого засобу з мінімізованою похибкою, забезпечуючи незначність недовикористання або перевикористання матеріалів.uk_UA
dc.identifier.citationRomanuke V. V. Wear state discontinuous tracking model as two-layer perceptron with nonlinear transfer functions being trained on an extended general totality regarding statistical data inaccuracies and shifts / V. V. Romanuke // Проблеми трибології. – 2014. – № 3. – С. 50-53.uk_UA
dc.identifier.urihttps://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/4409
dc.language.isoenuk_UA
dc.publisherХмельницький національний університетuk_UA
dc.subjectwear stateuk_UA
dc.subjecttracking modeluk_UA
dc.subjectstatistical datauk_UA
dc.subjecttwo-layer perceptronuk_UA
dc.subjecttraininguk_UA
dc.subjectdentificationuk_UA
dc.subjecttracking error rateuk_UA
dc.subjectdata jitter inaccuraciesuk_UA
dc.subjectdata omissionsuk_UA
dc.subjectdata shiftsuk_UA
dc.subjectстан зносуuk_UA
dc.subjectмодель відслідковуванняuk_UA
dc.subjectстатистичні даніuk_UA
dc.subjectдвошаровий персептронuk_UA
dc.subjectнавчанняuk_UA
dc.subjectідентифікаціяuk_UA
dc.subjectрівень помилок відслідковуванняuk_UA
dc.subjectфлуктуаційні похибки у данихuk_UA
dc.subjectпропуски у данихuk_UA
dc.subjectзсуви у данихuk_UA
dc.subject.udc539.375.6+539.538+519.237.8uk_UA
dc.titleДискретна модель відслідковування стану зносу на основі двошарового персептрону з нелінійними передавальними функціями, що навчається на розширеній генеральній сукупності з урахуван- ням похибок і зсувів у статистичних даних.uk_UA
dc.title.alternativeWear state discontinuous tracking model as two-layer perceptron with nonlinear transfer functions being trained on an extended general totality regarding statistical data inaccuracies and shiftsuk_UA
dc.typeСтаттяuk_UA
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
8_Romanuk_2014_3.pdf
Розмір:
150.13 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Назва:
license.txt
Розмір:
4.26 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Problems of Tribology = Проблеми трибології - 2014 рік